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J-GLOBAL ID：201702230598344743   整理番号：17A1346311

ポイントツーポイント学習制御による終点フィードバック学習のモデル化【Powered by NICT】

Modeling of Endpoint Feedback Learning Implemented Through Point-to-Point Learning Control

著者 (6件)： Zhou Shou-Han (Department of Bioengineering, Imperial College London, London, U.K.) ,  Tan Ying (Melbourne School of Engineering, The University of Melbourne, Parkville, VIC, Australia) ,  Oetomo Denny (Melbourne School of Engineering, The University of Melbourne, Parkville, VIC, Australia) ,  Freeman Chris (School of Electronics and Computer Science, University of Southampton, Southampton, U.K.) ,  Burdet Etienne (Department of Bioengineering, Imperial College London, London, U.K.) ,  Mareels Iven (Melbourne School of Engineering, The University of Melbourne, Parkville, VIC, Australia)
資料名： IEEE Transactions on Control Systems Technology  (IEEE Transactions on Control Systems Technology)
巻： 25  号： 5  ページ： 1576-1585  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0515A  ISSN： 1063-6536  CODEN： IETTE2  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 過去10年間で,アーム到達タスクのための人間の運動制御挙動を調べるために行った各到達運動の終わりでの最終的な手の位置の視覚フィードバックを用いたいくつかの実験。電流計算フレームワークはまだ人間が過去に到達運動の端での変位誤差のフィードバックに基づくフィードフォワード作用によるそのようなタスクを完成するために学習するモデル化しなければならない。本論文では,学習を最適化問題として定式化できるどのように示した。ターゲットの追跡とヒト運動の滑らかさを重視したコスト関数を設計することにより,ポイントツーポイント学習制御の形式で実行し,構築されたフレームワークは,本質的にフィードフォワード制御を埋め込み,過去の観察,到達運動軌跡の終点誤差からの唯一の利用可能なフィードバックを用いた反復試験で学習を可能にした。提案したフレームワークは実験で観察されたヒト学習行動を再現することができた。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *フィードバック ,  定式化 ,  フィードフォワード制御 ,  *学習 ,  ヒト ,  運動制御 ,  *学習制御 ,  軌跡 ,  フィードフォワード ,  最適化問題 ,  *モデリング ,  費用関数
準シソーラス用語： 到達運動 ,  *エンドポイント ,  *ポイントツーポイント回線 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： システム設計・解析  (IA02030D) ,  ロボットの運動・制御  (IC04012J)

タイトルに関連する用語 (6件)： ポイントツーポイント ,  学習制御 ,  終点 ,  フィードバック ,  学習 ,  モデル化